SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CA prompt-enhancer

Улучшает и структурирует короткие неструктурированные промпты и постановки задач, превращая их в подробные императивные ТЗ с пронумерованными шагами анализа, явными граничными случаями и описанием формата ожидаемого вывода. Сохраняет все термины и условия исходника, не добавляет новых требований. Используй когда пользователь просит: улучшить промпт, проработать постановку, расширить описание задачи, структурировать ТЗ, оформить заметку в подробную инструкцию, сделать промпт точнее или подробнее, подготовить ТЗ из черновика, причесать задание, преобразовать короткую заметку в понятное ТЗ. Принимает текст в аргументе команды или путь к .md файлу.

Desko77/claude-code-skills-1c Claude Code автор: Desko77 MIT 2 файла тело ≈ 2 821 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Улучшает и структурирует короткие неструктурированные промпты и постановки задач, превращая их в подробные императивные ТЗ с пронумерованными шагами анализа…

Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — слабые места: входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
80/100
Дойдёт до конца
Входы и предусловия вес 11
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 80/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2821 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +3Длина description 652 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.